Nesta tese, foram desenvolvidas três metodologias para análise dos riscos de interrupções em processos eletro-eletrônicos provocadas por faltas nos sistemas de distribuição de energia elétrica. Estas metodologias são: Monte Carlo, Enumeração de Estados e Híbrido. Com a utilização destas metodologias, são avaliados índices relativos às interrupções de longa duração e às variações de tensão de curta duração (afundamentos, elevações e disrupções de tensão) em cada consumidor da rede de distribuição de energia elétrica. Em cada barra do sistema, as freqüências de ocorrências de cada índice são obtidas, classificadas por faixas de magnitude e duração dos eventos. Conhecendo informações sobre a configuração e parâmetros de rede e sobre os dispositivos de proteção, através de um conjunto de simulações, é possível mapear as áreas de risco relativas aos fenômenos de interrupção e variações de tensão de curta duração (VTCDs). Dispondo ainda do conjunto de curvas de sensibilidade dos processos industriais, avaliam-se as freqüências de disrupções de processos, esperadas por ano no ponto analisado, isto é, o número de vezes que um processo apresenta mau funcionamento e possivelmente interrupção devido a uma VTCD. Também é apresentada nesta tese uma formulação matemática que permite realizar a inclusão do custo do prejuízo pela falta da qualidade de energia nos consumidores em modelos clássicos para o tratamento de problemas de planejamento da operação e da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica. Os métodos para avaliação das áreas de risco e custos de interrupção de processos por faltas nas redes de distribuição foram implementados em um sistema computacional. Resultados da aplicação em redes de distribuição reais permitem avaliar vantagens e desvantagens de cada um dos métodos. Para observar o impacto do prejuízo nos consumidores, são utilizados resultados obtidos na literatura para realizar a comparação e obter o custo total envolvendo custos de investimento de novas obras, custo de perdas de energia e custo do prejuízo pela falta da qualidade de energia nos consumidores existentes na rede de distribuição de energia elétrica.

Three methodologies for risk assessment of interruptions in electrical and electronic sensitive devices are herein developed. These interruptions are mainly due to faults in electric power distribution systems. The methodologies are herein named Monte Carlo Method, State Enumerating Method and Hybrid Method. These methods allow for the evaluation of indices related to long duration interruptions and voltages sags and swells in each customer supplied by the distribution network. The power quality indices (expected number of events per year) are classified according to voltage amplitude and event duration. The information regarding network configuration and parameters as well as protection devices are input for a set of simulations that result in mapping the indices related to long duration interruptions and short duration voltage variations along the network. By considering the sensitivity curves for industrial processes, the method determines the frequency of process disruptions, i.e. the number of events in which the customer process malfunctions, or it is damaged or it is interrupted due to voltage sags or swells. This thesis also shows a mathematical formulation that includes costs regarding customer losses caused by poor power quality to conventional models that deal with operation and expansion planning of electric power distribution systems. The proposed methods for assessing risks and interruption costs in customer processes due to faults in distribution networks were implemented in a computational system. Case studies in real distribution networks show advantages and disadvantages of each method. In order to determine losses in customer processes, some literature results are taken as a basis to determine the total planning costs, that include the parcels corresponding to the reinforcement capital, power losses and power quality costs, that consider customer interruptions and disruptions due to voltage sags and swells.